グーグル・クラウド・ジャパン合同会社
ぐーぐるくらうどじゃぱん
法人代表者名: 平手 智行
法人番号: 6010003022051
証券コード: -
事業概要: -
郵便番号: 1500002
本社所在地: 東京都渋谷区渋谷３丁目２１番３号渋谷ストリーム
従業員数: 600
従業員数（男性）: -
従業員数（女性）: -
創業: 2015-06-17
Google Public SectorとPalantirが連携し、Palantir FedStartプラットフォームを通じてGoogle Cloudを利用可能に 米国政府機関向けに、セキュリティとコンプライアンスを重視したクラウドソリューションを提供 AnthropicのClaude for EnterpriseがGoogle Cloud上で利用可能になり、AI機能が強化
Google Public SectorとPalantirが連携し、Palantir FedStartプラットフォームを通じてGoogle Cloudを利用可能に 米国政府機関向けに、セキュリティとコンプライアンスを重視したクラウドソリューションを提供 AnthropicのClaude for EnterpriseがGoogle Cloud上で利用可能になり、AI機能が強化
Google Cloudの生成AIサービスであるGemini EnterpriseとNotebookLM Enterpriseが、政府情報システムのためのセキュリティ評価制度（ISMAP）への登録を完了しました。 これにより、中央省庁、地方自治体、政府関連機関など、公共部門のお客様は、これらのAIサービスをより安心して利用できるようになります。 本登録は、Google Cloudの既存のISMAP登録済みサービスにAIサービスが追加されたことを意味します。
Google Cloudの生成AIサービスであるGemini EnterpriseとNotebookLM Enterpriseが、政府情報システムのためのセキュリティ評価制度（ISMAP）への登録を完了しました。 これにより、中央省庁、地方自治体、政府関連機関など、公共部門のお客様は、これらのAIサービスをより安心して利用できるようになります。 本登録は、Google Cloudの既存のISMAP登録済みサービスにAIサービスが追加されたことを意味します。
Google Cloudは、パートナー企業向けに7億5000万ドルのイノベーションファンドを設立し、Gemini Enterpriseを活用したAIエージェントの開発と展開を加速させると発表しました。これにより、パートナーはAIエージェントを自社製品に組み込んだり、Googleのプラットフォームを通じて提供したりすることが可能になります。また、主要なコンサルティング企業との連携を強化し、Gemini Enterpriseの導入支援体制を拡充します。 この記事は、Google Cloudのパートナー企業、AIエージェント開発者、およびAI技術を活用してビジネス変革を目指す企業を対象としています。 Google Cloudのパートナーエコシステム全体でAIエージェントの活用を推進し、企業がAIの恩恵を迅速かつ大規模に享受できるよう支援していく方針が示されています。
Google Cloudは、パートナー企業向けに7億5000万ドルのイノベーションファンドを設立し、Gemini Enterpriseを活用したAIエージェントの開発と展開を加速させると発表しました。これにより、パートナーはAIエージェントを自社製品に組み込んだり、Googleのプラットフォームを通じて提供したりすることが可能になります。また、主要なコンサルティング企業との連携を強化し、Gemini Enterpriseの導入支援体制を拡充します。 この記事は、Google Cloudのパートナー企業、AIエージェント開発者、およびAI技術を活用してビジネス変革を目指す企業を対象としています。 Google Cloudのパートナーエコシステム全体でAIエージェントの活用を推進し、企業がAIの恩恵を迅速かつ大規模に享受できるよう支援していく方針が示されています。
Google Distributed Cloud（GDC）は、GeminiとGoogleのAIスタックを顧客のデータセンターやエッジに展開する新機能を発表しました。これにより、厳格なデータ主権の要件を持つ企業や政府機関でも、最新のAI技術を自社環境でセキュアに利用できるようになります。 * **最新AIのオンプレミス展開:** Geminiモデルやオープンモデルを、NVIDIA Blackwell GPUなどの高性能インフラと共にGDC上で直接実行可能にします。 * **AI推論の最適化:** 新しいAIゲートウェイが、推論リクエストの動的なルーティング、ロードバランシング、割り当て管理を行い、効率と監査可能性を向上させます。 * **エージェント型AIの実現:** Kubernetes上に構築されたソブリンエージェント型AIアーキテクチャにより、セキュアな境界内で自律的なAIエージェントの開発とデプロイが可能になります。 この記事は、データ主権を維持しながら最新のAI技術をオンプレミスで活用したいと考えている企業や政府機関のIT担当者、インフラエンジニア、アーキテクト、AI/MLエンジニアを対象としています。
Google Distributed Cloud（GDC）は、GeminiとGoogleのAIスタックを顧客のデータセンターやエッジに展開する新機能を発表しました。これにより、厳格なデータ主権の要件を持つ企業や政府機関でも、最新のAI技術を自社環境でセキュアに利用できるようになります。 * **最新AIのオンプレミス展開:** Geminiモデルやオープンモデルを、NVIDIA Blackwell GPUなどの高性能インフラと共にGDC上で直接実行可能にします。 * **AI推論の最適化:** 新しいAIゲートウェイが、推論リクエストの動的なルーティング、ロードバランシング、割り当て管理を行い、効率と監査可能性を向上させます。 * **エージェント型AIの実現:** Kubernetes上に構築されたソブリンエージェント型AIアーキテクチャにより、セキュアな境界内で自律的なAIエージェントの開発とデプロイが可能になります。 この記事は、データ主権を維持しながら最新のAI技術をオンプレミスで活用したいと考えている企業や政府機関のIT担当者、インフラエンジニア、アーキテクト、AI/MLエンジニアを対象としています。
Google Distributed Cloud（GDC）は、GeminiとGoogleのAIスタックを顧客のデータセンターやエッジに展開する新機能を発表しました。これにより、厳格なデータ主権の要件を持つ企業や政府機関でも、最新のAI技術を自社環境でセキュアに利用できるようになります。 * **最新AIのオンプレミス展開:** Geminiモデルやオープンモデルを、NVIDIA Blackwell GPUなどの高性能インフラと共にGDC上で直接実行可能にします。 * **AI推論の最適化:** 新しいAIゲートウェイが、推論リクエストの動的なルーティング、ロードバランシング、割り当て管理を行い、効率と監査可能性を向上させます。 * **エージェント型AIの実現:** Kubernetes上に構築されたソブリンエージェント型AIアーキテクチャにより、セキュアな境界内で自律的なAIエージェントの開発とデプロイが可能になります。 この記事は、データ主権を維持しながら最新のAI技術をオンプレミスで活用したいと考えている企業や政府機関のIT担当者、インフラエンジニア、アーキテクト、AI/MLエンジニアを対象としています。
Googleは、AIエージェントがGoogle Cloudのプロダクトやサービスに関する最新かつ正確な情報を参照できるようにするための「Agent Skills」を発表しました。これは、コンテキストの肥大化を防ぎ、エージェントの専門知識を強化するオープンな形式で、Markdownで記述され、参照ファイルやコードスニペットを含めることができます。公式リポジトリには13のスキルが公開されており、今後も拡充される予定です。 * AIエージェントにGoogle Cloudの専門知識を効率的に与える方法について知りたい開発者。 * コンテキストの肥大化の問題を回避し、AIエージェントの性能を向上させたいエンジニア。 * Google Cloudの各種サービス（Firebase、Gemini API、BigQueryなど）を活用したAI開発に関心のある技術者。
Googleは、AIエージェントがGoogle Cloudのプロダクトやサービスに関する最新かつ正確な情報を参照できるようにするための「Agent Skills」を発表しました。これは、コンテキストの肥大化を防ぎ、エージェントの専門知識を強化するオープンな形式で、Markdownで記述され、参照ファイルやコードスニペットを含めることができます。公式リポジトリには13のスキルが公開されており、今後も拡充される予定です。 * AIエージェントにGoogle Cloudの専門知識を効率的に与える方法について知りたい開発者。 * コンテキストの肥大化の問題を回避し、AIエージェントの性能を向上させたいエンジニア。 * Google Cloudの各種サービス（Firebase、Gemini API、BigQueryなど）を活用したAI開発に関心のある技術者。
Googleは、AIエージェントがGoogle Cloudのプロダクトやサービスに関する最新かつ正確な情報を参照できるようにするための「Agent Skills」を発表しました。これは、コンテキストの肥大化を防ぎ、エージェントの専門知識を強化するオープンな形式で、Markdownで記述され、参照ファイルやコードスニペットを含めることができます。公式リポジトリには13のスキルが公開されており、今後も拡充される予定です。 * AIエージェントにGoogle Cloudの専門知識を効率的に与える方法について知りたい開発者。 * コンテキストの肥大化の問題を回避し、AIエージェントの性能を向上させたいエンジニア。 * Google Cloudの各種サービス（Firebase、Gemini API、BigQueryなど）を活用したAI開発に関心のある技術者。
Vertex AIのClaudeで、米国とEUにおけるマルチリージョンエンドポイントの公開プレビュー版が利用可能になりました。これにより、データ所在地要件を満たしながら、複数のリージョンにわたる容量のプールと動的なトラフィックルーティングにより、信頼性と可用性を向上させることができます。これは、データ所在地のコンプライアンス、信頼性の向上、トラフィック管理の簡素化を求めるユーザーに適しています。 - Vertex AIのClaudeで、信頼性と可用性を高めるマルチリージョンエンドポイントが利用可能になった。 - データ所在地要件を満たしつつ、単一リージョンの停止や容量制約からアプリケーションを保護できる。 - 開発者はAPIベースURLやロケーション変数を更新することで、容易に統合できる。
Vertex AIのClaudeで、米国とEUにおけるマルチリージョンエンドポイントの公開プレビュー版が利用可能になりました。これにより、データ所在地要件を満たしながら、複数のリージョンにわたる容量のプールと動的なトラフィックルーティングにより、信頼性と可用性を向上させることができます。これは、データ所在地のコンプライアンス、信頼性の向上、トラフィック管理の簡素化を求めるユーザーに適しています。 - Vertex AIのClaudeで、信頼性と可用性を高めるマルチリージョンエンドポイントが利用可能になった。 - データ所在地要件を満たしつつ、単一リージョンの停止や容量制約からアプリケーションを保護できる。 - 開発者はAPIベースURLやロケーション変数を更新することで、容易に統合できる。
Vertex AIのClaudeで、米国とEUにおけるマルチリージョンエンドポイントの公開プレビュー版が利用可能になりました。これにより、データ所在地要件を満たしながら、複数のリージョンにわたる容量のプールと動的なトラフィックルーティングにより、信頼性と可用性を向上させることができます。これは、データ所在地のコンプライアンス、信頼性の向上、トラフィック管理の簡素化を求めるユーザーに適しています。 - Vertex AIのClaudeで、信頼性と可用性を高めるマルチリージョンエンドポイントが利用可能になった。 - データ所在地要件を満たしつつ、単一リージョンの停止や容量制約からアプリケーションを保護できる。 - 開発者はAPIベースURLやロケーション変数を更新することで、容易に統合できる。
Google Cloudは、運用（OLTP）と分析（OLAP）のグラフワークロードを統合するソリューションとして、Spanner GraphとBigQuery Graphを発表しました。 このソリューションは、単一のデータベースでグラフ、リレーショナル、検索、生成AI機能を統合するSpanner Graphと、大規模な分析のために設計されたBigQuery Graphを組み合わせることで、データサイロを排除し、運用と分析の間のシームレスな連携を実現します。 本記事は、データベース管理者、データエンジニア、アーキテクト、データサイエンティストなど、グラフデータベースと分析の統合に関心のある技術者向けです。
Google Cloudは、運用（OLTP）と分析（OLAP）のグラフワークロードを統合するソリューションとして、Spanner GraphとBigQuery Graphを発表しました。 このソリューションは、単一のデータベースでグラフ、リレーショナル、検索、生成AI機能を統合するSpanner Graphと、大規模な分析のために設計されたBigQuery Graphを組み合わせることで、データサイロを排除し、運用と分析の間のシームレスな連携を実現します。 本記事は、データベース管理者、データエンジニア、アーキテクト、データサイエンティストなど、グラフデータベースと分析の統合に関心のある技術者向けです。
Google Cloudは、運用（OLTP）と分析（OLAP）のグラフワークロードを統合するソリューションとして、Spanner GraphとBigQuery Graphを発表しました。 このソリューションは、単一のデータベースでグラフ、リレーショナル、検索、生成AI機能を統合するSpanner Graphと、大規模な分析のために設計されたBigQuery Graphを組み合わせることで、データサイロを排除し、運用と分析の間のシームレスな連携を実現します。 本記事は、データベース管理者、データエンジニア、アーキテクト、データサイエンティストなど、グラフデータベースと分析の統合に関心のある技術者向けです。
Google Cloudは、運用（OLTP）と分析（OLAP）のグラフワークロードを統合するソリューションとして、Spanner GraphとBigQuery Graphを発表しました。 このソリューションは、単一のデータベースでグラフ、リレーショナル、検索、生成AI機能を統合するSpanner Graphと、大規模な分析のために設計されたBigQuery Graphを組み合わせることで、データサイロを排除し、運用と分析の間のシームレスな連携を実現します。 本記事は、データベース管理者、データエンジニア、アーキテクト、データサイエンティストなど、グラフデータベースと分析の統合に関心のある技術者向けです。
Google Cloudは、運用（OLTP）と分析（OLAP）のグラフワークロードを統合するソリューションとして、Spanner GraphとBigQuery Graphを発表しました。 このソリューションは、単一のデータベースでグラフ、リレーショナル、検索、生成AI機能を統合するSpanner Graphと、大規模な分析のために設計されたBigQuery Graphを組み合わせることで、データサイロを排除し、運用と分析の間のシームレスな連携を実現します。 本記事は、データベース管理者、データエンジニア、アーキテクト、データサイエンティストなど、グラフデータベースと分析の統合に関心のある技術者向けです。